未来的智能相机是64位处理

智能相机技术的未来带来的是深邃的转换在我们相互作用的方式和我们周围的世界。从智能城市更安全、更有效的监测非法砍伐热带雨林,对先进的视觉技术的日益增长的需求正在增长。多样化和复杂的用例利用人工智能(AI)和机器学习(ML)正在推动增加处理能力的需求,越来越多的是有道理的,如果没有其他可伸缩性,提供计算相机本身。简而言之,先进的人工智能工作负载运行在边缘或端点相机本身,需要更高的性能处理,解决应用,如高清成像技术来增强安全性。

迁移后的笔记本电脑和智能手机,智能摄像机正在向64位处理利用更先进的功能,使更多的尖端应用。作为一个例子,在智能城市在世界各地我们看到相机能够运行的智能算法来检测人、宠物包、车牌和其他对象。,计算增加和AI智能相机的用例继续进步,可以在本地运行这些工作负载在CPU上。这些进步可以检测一次数百人或承认对超速的汽车牌照,所有不需要传输大量的实时数据的云。

为什么64位的问题

迁移到64位的处理带来CPU硬件的进步,提高性能和效率。最值得注意的是,64位CPU架构来增强注册支持和更大的内存映射。这两个寄存器的数量和宽度的增加意味着可以处理更大的数据集使用更少的内存访问,导致更快的数据处理。增加注册支持也意味着开发人员可以利用先进的编译器优化,进一步提高性能。当改进注册支持的好处是结合内存映射的增加64位架构,软件直接访问本地数据进行处理,减少需要存储交换,从而影响性能作为数据交换的本地内存。

成像需求增加,智能摄像机拥抱4 k决议在低端相机和8 k决议中期和高端相机。从1080 p到4 k双打传入的数据速率视频流从相机相同的编码方案。此外,如果帧率需要增加15 fps 30 fps 60 fps更好地识别对象,然后需要相应的数据率和性能将继续规模。高fps将使摄像机来检测、识别和认识小对象和快速移动的物体,更好的精度。需要同时从多个流4 k编码进一步增加更快的CPU性能的需求。64位处理器很适合满足这些要求。

此外,为了满足这种需要提高性能和带宽要求成像和ML工作负载,智能摄像机需要支持浮点运算。Armv8-A 64位架构增加失败¹每循环性能单精度由5 x 2 x和双精度、改善用户体验。

[1]失败被定义为fused-MAC操作,包含一个部分和一个积累部分繁殖。一个fused-MAC操作相当于2失败。

也突出了进步的关键部门一直在通过扩展成像和ML霓虹灯开始SVE Armv8架构和SVE2 Armv9架构。

图1:手臂64位cpu对当前和未来的智能相机。

提高了机器学习性能

交付的更快和更大的内存访问的胳膊 64位 建筑,被称为AArch64,使ML 模型更快地加载到内存中。  性能的增加使  推理任务的执行流的视频智能相机更快, 提供更快的检测、识别和图像中对象的识别。

使高效的数据传输与芯片上的加速器,如视频编码器/解码器和ML外部硬件处理器核心,必须优化内存带宽。改善系统内存流速度的运动数据的内存使用许多不同的硬件元素。下面的图表显示了最常见的内存流基准和说明了3.75倍时提高性能从32位到64位CPU。

图2:内存流从Cortex-A7 32位CPU性能改进Cortex-A35 64位CPU。

启用高级安全功能

64位cpu ARMv8-A架构提供本机的安全功能,AES加密指令,沙,CRC可以提供3 x-11x更好的性能在软件加密,可以用于小粒密码学。随着手臂继续提高密钥加密的性能操作,智能摄像机能够继续提高他们的加密算法来支持持续从物联网应用程序需要隐私和安全要求。

图3:加密改进从Cortex-A7 32位CPU Cortex-A35 64位CPU与加密扩展。

对开发商的影响:软件和工具

在所有市场,软件和工具继续扮演重要的角色在智能相机领域,使开发人员能够提供创新的新功能和应用程序。支持64位的Linux发行版继续扩张,与更多的公司添加支持各种新功能如容器运行协调器通过更新Arm架构。

此外,手臂继续提高开源GNU编译器工具链最新的cpu中提供的新特性。手臂也增加了对OpenCV的支持,一个领先的开源库,计算机视觉,图像处理,和ML,从而赋予更多的开发人员轻松地部署智能相机应用程序和产品。

手臂和支持更广泛的生态系统

手臂继续提供新的64位体系结构规范版本中改进与数字信号处理相关,向量处理,ML,和安全,所有这些都是未来的关键计算能力需要一代又一代的智能相机。

有很多优势的移动所有的智能相机到64位Arm处理器为基础,其中一个关键因素是生态系统的支持的广度。例如,亚马逊网络服务增加了支持毫升推论在任何设备支持64位Armv8 64 - (https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo-supported-devices-edge-devices.html)与AWS Sagemaker Neo服务,公司计划使用Amazon Web服务中毫升部署。

生态系统计划等项目卡西尼号解决物联网部署两个主要障碍:可伸缩性和碎片。硅伙伴,odm, oem, isv,系统集成商和开发商、项目卡解锁的边缘和物联网计算机会通过加速部署在不同臂64位平台上进行应用。利用项目卡和相关SystemReady倡议,至关重要的是有64位为基础计算平台。

加快开发和部署边缘设备,手臂最近宣布的胳膊总物联网解决方案。路线图是总愿景包括手臂虚拟硬件解决方案让客户提前启动他们的软件开发硅的可用性。

总结

为公司在生态系统智能相机,想超越竞争对手,重要的是要利用64位的力量处理。胳膊在这里支持开发者社区和合作伙伴来帮助解决任何技术问题的过渡到64位。

走向64位是一种“双赢”。它将提供一个数量的性能、效率和安全利益整个生态系统以及获得更多的相机准备好未来的创新将改变我们周围的世界。